如何訪問具有不同維度的多維NumPy數組的特定行？

我有一個NumPy數組有兩個維度，所以第一個數組是從1到50和第二個50到150的數字：如何訪問具有不同維度的多維NumPy數組的特定行？

a =numpy.array([[1,2,3,...,50],[50,51,52...,150]])。

我想的

print(a[1,:])方式打印只例如第二行指定行，

得到[50,51,52...,150]但它顯示

print((a[1,:])) 
IndexError: too many indices for array

錯誤。當我將第二行減少到與第一行相同數量的元素時，它起作用。所以，問題是打印具有不同尺寸的指定行。如果可能，請告訴我如何處理這個問題？謝謝！

來源

2017-06-03 user_005

打印出'a.shape'。我懷疑這是一個1維的對象數組。甚至看起來陣列的長度是不同的。 – piRSquared

在同一個矩陣的不同行中有不同數量的元素是沒有意義的。要解決您的問題，最好首先用0或NA填充所有行中缺少的元素，以便所有行中的元素數相等。

也請看Numpy: Fix array with rows of different lengths by filling the empty elements with zeros的答案。我正在實施您的問題中提到的最佳解決方案之一。

import numpy as np 
def numpy_fillna(data): 

    lens = np.array([len(i) for i in data]) 
    mask = np.arange(lens.max()) < lens[:,None] 

    out = np.zeros(mask.shape, dtype=data.dtype) 
    out[mask] = np.concatenate(data) 
    return out 

a =np.array([range(1,50),range(50,150)]) 
data=numpy_fillna(a) 

print data[1,:]

來源

2017-06-03 02:51:55 Pankaj

非常好的解釋，謝謝@Pankaj –

擁有不同數量的兩個部分元素，你沒有得到一個二維數組：

In [15]: a1=list(range(1,6)) 
In [16]: a2=list(range(5,16)) 
In [17]: a=np.array([a1,a2]) 
In [18]: a 
Out[18]: array([[1, 2, 3, 4, 5], [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]], dtype=object) 
In [19]: a[1] 
Out[19]: [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] 
In [20]: a.shape 
Out[20]: (2,)

注意dtype。這是對象。 a是一個2元素數組，包含2個列表。這是，對於大多數的目的只是你的兩個原始列表的列表，並在以同樣的方式被編入索引：

In [21]: [a1,a2] 
Out[21]: [[1, 2, 3, 4, 5], [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]]

如果兩個組件具有相同的長度，則np.array並構建一個二維數組。

當您遇到類似問題時，請檢查shape和dtype。假設這些屬性是危險的。打印出來。並且要注意與numpy混合不同長度的列表或數組。它適用於符合整齊規則多維結構的數據。

來源

2017-06-03 03:07:07 hpaulj

是的，我明白了，非常感謝@hpaulj –

如何訪問具有不同維度的多維NumPy數組的特定行？

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